Kalkata: Tidyr

Ne vždy budeme mít to štěstí, abychom mohli pracovat s daty okamžitě připravenými k samotné analýze. Mnohem častěji totiž budeme nuceni pracovat se soubory asi tak přehlednými a upravenými jako ulice v Kalkatě. Z tohoto důvodu bude následující lekce věnována tématu přípravy dat k vlastní analytické činnosti. K tomuto čištění se nám bude nejlépe hodit balíček tidyr, který je součástí nám již dobře známého balíčku tidyverse.

Pro začátek si představte, že máte na výběr mezi následujícími datovými tabulkami. Kterou z nich si pro datovou analýzu vyberete?

library(tidyverse)

# proměnné
Jméno <- c("Jakub", "Jakub", "Jakub", "David", "David", 
           "David", "Petra", "Petra", "Petra")
Známka <- c(1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4)
Předmět <- c("AJ", "NJ", "ČJ", "AJ", "NJ", 
             "ČJ", "AJ", "NJ", "ČJ")
Pohlaví <- c("muž", "muž", "muž", "muž", "muž", 
             "muž", "žena", "žena", "žena")
Věk <- c(14, 14, 14, 15, 15, 15, 16, 16, 16)

# datová tabulka č. 1 (formát long)
Škola <-  data.frame(Jméno, Pohlaví, Věk, Předmět, Známka)

# datová tabulka č.2 (formát wide)
Škola <-  data.frame(Jméno, Pohlaví, Věk, Předmět, Známka)
Škola2 <- spread(Škola, Předmět, Známka)

[1] "datová tabulka č. 1 (formát long)"

  Jméno Pohlaví Věk Předmět Známka
1 Jakub     muž  14      AJ      1
2 Jakub     muž  14      NJ      2
3 Jakub     muž  14      ČJ      3
4 David     muž  15      AJ      4
5 David     muž  15      NJ      5
6 David     muž  15      ČJ      1
7 Petra    žena  16      AJ      2
8 Petra    žena  16      NJ      3
9 Petra    žena  16      ČJ      4

[1] "datová tabulka č.2 (formát wide)"

  Jméno Pohlaví Věk AJ ČJ NJ
1 David     muž  15  4  1  5
2 Jakub     muž  14  1  3  2
3 Petra    žena  16  2  4  3

Ani jedna z odpovědí není špatná, i když sami podvědomě asi cítíte, že první varianta (long formát) leží k vašemu srdci o poznání blíž. Proč? V R se snažíme řídit při úpravě dat podle následujících tří pravidel (v literatuře je můžete nalézt pod pojmem tidy data):

1. každé pozorování je popsáno jedním řádkem;
2. každá proměnná je obsažena v jednom sloupci;
3. každý typ pozorování má vlastní tabulku.

Verze č. 1 naší školní databáze splňuje bezpochyby všechna tři kritéria, zatímco u verze č. 2 (wide formát) je již naplnění druhého kritéria lehce diskutabilní, protože se v proměnných AJ, NJ, ČJ jedná vždy o známky, tj. o jednu proměnnou. V čem je z praktického hlediska takovýto styl zobrazení dat nevýhodný? Vezměme si nyní do úvahy, že chceme Kubovi z naší datové tabulky Škola2 (formát wide) přidat nové známky z němčiny. Jak to provést? Obtížně, protože přidáním nového řádku budeme nuceni vytvořit prázdné hodnoty pro proměnné ČJ a AJ, což nedává smysl. Žádná data nám u těchto proměnných totiž fakticky nechybí.

Škola <-  data.frame(Jméno, Pohlaví, Věk, Předmět, Známka)
Škola2 <- spread(Škola, Předmět, Známka)
Nový_řádek <- list("Jakub", "muž", 14, "NA", "NA", 3)

Škola2 <-  rbind(Škola2, Nový_řádek)
Škola2

  Jméno Pohlaví Věk AJ ČJ NJ
1 David     muž  15  4  1  5
2 Jakub     muž  14  1  3  2
3 Petra    žena  16  2  4  3
4 Jakub     muž  14 NA NA  3

# datový typ proměnné Věk před přidáním nového řádku
Jméno <- c("Jakub", "Jakub", "Jakub", "David", "David", 
           "David", "Petra", "Petra", "Petra")
Známka <- c(1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4)
Předmět <- c("AJ", "NJ", "ČJ", "AJ", "NJ", "ČJ", "AJ", "NJ", "ČJ")
Pohlaví <- c("muž", "muž", "muž", "muž", "muž", 
             "muž", "žena", "žena", "žena")
Věk <- c(14, 14, 14, 15, 15, 15, 16, 16, 16)

Škola <-  data.frame(Jméno, Pohlaví, Věk, Předmět, Známka)

class(Škola$Věk)

[1] "numeric"

# verze s concatenate
Škola <-  data.frame(Jméno, Pohlaví, Věk, Předmět, Známka)

Škola2 <- spread(Škola, Předmět, Známka)
Nový_řádek <- c("Jakub", "muž", 14, NA, NA, 3)

Škola2 <- rbind(Škola2, Nový_řádek)
class(Škola2$Věk)

[1] "character"

# verze s listem
Škola <-  data.frame(Jméno, Pohlaví, Věk, Předmět, Známka)

Škola2 <- spread(Škola, Předmět, Známka)
Nový_řádek <- list("Jakub", "muž", 14, NA, NA, 3)

Škola2 <-  rbind(Škola2, Nový_řádek)
class(Škola2$Věk)

[1] "numeric"

Problémů s formátem wide by však nastalo mnohem víc. Představte si kupříkladu, že se nám databáze rozšíří o několik dalších řádků a naším cílem bude spočítat průměrné známky všech studentů za jednotlivé předměty. S pomocí dplyr příkazů aplikovaných na tabulku ve formátu long to bude hračka. Ve formátu wide by se však jednalo o mnohem komplikovanější úkon, zvláště tehdy, pokud byste například chtěli vypočítat studijní průměr mezi všemi třemi předměty. Nemluvě o tom, že by nám ve formátu wide začaly opětovně činit problémy chybějící hodnoty, pokud bychom za všechny tři předměty neměli stejný počet známek (viz příklad s Kubou a jeho jednou známkou z němčiny).

library(tidyverse)

# výpočet průměrných známek
Jméno <- c("Jakub", "Jakub", "Jakub", "David", "David", "David", 
           "Petra", "Petra", "Petra", "David", "David", "David", 
           "Jakub", "Jakub", "Jakub", "Petra", "Petra", "Petra")
Známka <- c(1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4)
Předmět <- c("AJ", "NJ", "ČJ", "AJ", "NJ", "ČJ", "AJ", "NJ", "ČJ",
             "AJ", "NJ", "ČJ", "AJ", "NJ", "ČJ", "AJ", "NJ", "ČJ")
Pohlaví <- c("muž", "muž", "muž", "muž", "muž", "muž", 
             "žena", "žena", "žena", "muž", "muž", "muž", 
             "muž", "muž", "muž", "žena", "žena", "žena")
Věk <- c(14, 14, 14, 15, 15, 15, 16, 16, 16, 
         15, 15, 15, 14, 14, 14, 16, 16, 16)
Předměty_průměry <-  data.frame(Jméno, Pohlaví, Věk, Předmět, Známka) %>% 
  group_by(Jméno, Předmět) %>% 
  summarise_each(funs(mean), Známka)
Předměty_průměry

# výpočet studijních průměrů
Celkový_průměr <-  data.frame(Jméno, Pohlaví, Věk, Předmět, Známka) %>% 
  group_by(Jméno) %>% 
  summarise_each(funs(mean), Známka)
Celkový_průměr

[1] "průměrné známky za jednotlivé předměty"

# A tibble: 9 x 3
# Groups:   Jméno [3]
  Jméno Předmět Známka
  <chr> <chr>    <dbl>
1 David AJ         4.5
2 David ČJ         1.5
3 David NJ         3  
4 Jakub AJ         2  
5 Jakub ČJ         2  
6 Jakub NJ         3  
7 Petra AJ         2  
8 Petra ČJ         4  
9 Petra NJ         3  

[1] "studijní průměry"

# A tibble: 3 x 2
  Jméno Známka
  <chr>  <dbl>
1 David   3   
2 Jakub   2.33
3 Petra   3   

Ač tak či onak, ve všech předchozích skriptech (mimo toho posledního) jsme pracovali s jedním příkazem, který jsme si doposud nepředstavili. Jedná se o spread(), pomocí něhož jsme long formát datového souboru Škola dokázali upravit na wide formát Škola2. Pojďme si nyní vysvětlit jeho skladbu (syntax).

library(tidyverse)

Jméno <- c("Jakub", "Jakub", "Jakub", "David", "David", 
           "David", "Petra", "Petra", "Petra")
Známka <- c(1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4)
Předmět <- c("AJ", "NJ", "ČJ", "AJ", "NJ", 
             "ČJ", "AJ", "NJ", "ČJ")
Pohlaví <- c("muž", "muž", "muž", "muž", "muž", 
             "muž", "žena", "žena", "žena")
Věk <- c(14, 14, 14, 15, 15, 15, 16, 16, 16)

Škola <-  data.frame(Jméno, Pohlaví, Věk, Předmět, Známka)
Škola2 <- spread(Škola, Předmět, Známka)

V příkazu spread() nejdříve začínáme názvem databáze, se kterou plánujeme pracovat (tj. Škola). Následuje proměnná z jejichž hodnot se stanou názvy nových sloupců, za níž následuje další proměnná, která nově vzniklé sloupce doplní hodnotami. V našem případě je cílem přetvořit proměnnou Předmět na tři nové sloupce, jejichž názvy jsou definovány unikátními hodnotami AJ, NJ a ČJ z této proměnné. Samotná proměnná Předmět tudíž v nově vzniklé databázi Škola2 již nefiguruje. V posledním kroku nově vzniklé sloupce doplníme o hodnoty z proměnné Známka, o což se postará třetí parametr příkazu sperad().

# názvy jednotlivých parametrů též něco napoví o skladbě příkazu spread()
Škola2 <- spread(data = Škola, key = Předmět, value = Známka)

Co když ale budeme muset řešit zcela opačný problém a naším zdrojovým formátem bude wide a nikoliv long? Reversním příkazem k příkazu spread() je příkaz gather(). Ukažme si jej v akci opět na stejném příkladu.

Škola <-  data.frame(Jméno, Pohlaví, Věk, Předmět, Známka)
Škola2 <- spread(Škola, Předmět, Známka)

Škola <-  gather(Škola2, Predmět, Známka, 4:6)

Srovnáme-li spread() a gather() dohromady, zjistíme, že jejich skladba je téměř totožná. Jediné v čem se gather() liší od spread() je to, že v něm musíme definovat ty sloupce, z nichž budeme vytvářet nové dvě proměnné (Předmět a Známka). Toho docílíme jednoduchým výčtem pomocí concatenate nebo dvojtečky.

Navzdory tomu, že s pomocí spread() a gather() jsme schopni obsáhnout podstatnou část úpravy dat, naučíme se nyní používat i další příkazy, které nám mohou být velice užitečné. Začněme příkazem separate(). Ten, jak už jeho samotný název napovídá, pomůže zejména tehdy, je-li naším cílem rozdělit sloupec do několika nových proměnných. Ukažme si jeho použití na následujícím příkladu. V něm budeme chtít rozdělit proměnnou Jméno_příjmení na proměnné Jméno a Příjmení.

Jméno_příjmení <- c("Jakub_Novák", "Jakub_Novák", "Jakub_Novák", 
                    "David_Bubák", "David_Bubák", "David_Bubák", 
                    "Petra_Hloubavá", "Petra_Hloubavá", "Petra_Hloubavá")
Známka <- c(1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4)
Předmět <- c("AJ", "NJ", "ČJ", "AJ", "NJ", 
             "ČJ", "AJ", "NJ", "ČJ")
Pohlaví <- c("muž", "muž", "muž", "muž", "muž", 
             "muž", "žena", "žena", "žena")
Věk <- c(14, 14, 14, 15, 15, 15, 16, 16, 16)

Škola <-  data.frame(Jméno_příjmení, Pohlaví, Věk, Předmět, Známka) %>%
separate(Jméno_příjmení, c("Jméno", "Příjmení"), sep = "_")

  Jméno Příjmení Pohlaví Věk Předmět Známka
1 Jakub    Novák     muž  14      AJ      1
2 Jakub    Novák     muž  14      NJ      2
3 Jakub    Novák     muž  14      ČJ      3
4 David    Bubák     muž  15      AJ      4
5 David    Bubák     muž  15      NJ      5
6 David    Bubák     muž  15      ČJ      1
7 Petra Hloubavá    žena  16      AJ      2
8 Petra Hloubavá    žena  16      NJ      3
9 Petra Hloubavá    žena  16      ČJ      4

V příkazu separate() opět nejdříve volíme název databáze, se kterou máme v úmyslu pracovat (pokud ovšem nepoužíváme trubku, tak jako v předchozím skriptu). Na další pozici tohoto příkazu stojí název proměnné, již máme za cíl rozdělit. Následně pomocí příkazu c() vypíšeme názvy nových sloupců, načež příkaz zakončíme parametrem sep, který definuje, podle jakého znaku má být lom v proměnné proveden.

Obdobně jako příkaz spread() měl svého bratříčka ve formě příkazu gather(), nejinak tomu bude u příkazu separate(). Ten se kamarádí s příkazem unite(). Ukažme si v následujícím skriptu, kterak lze zpětně vytvořit proměnnou Jméno_příjmení.

Jméno_příjmení <- c("Jakub_Novák", "Jakub_Novák", "Jakub_Novák", 
                    "David_Bubák", "David_Bubák", "David_Bubák", 
                    "Petra_Hloubavá", "Petra_Hloubavá", "Petra_Hloubavá")
Známka <- c(1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4)
Předmět <- c("AJ", "NJ", "ČJ", "AJ", "NJ", 
             "ČJ", "AJ", "NJ", "ČJ")
Pohlaví <- c("muž", "muž", "muž", "muž", "muž", 
             "muž", "žena", "žena", "žena")
Věk <- c(14, 14, 14, 15, 15, 15, 16, 16, 16)

Škola <-  data.frame(Jméno_příjmení, Pohlaví, Věk, Předmět, Známka) %>%
separate(Jméno_příjmení, c("Jméno", "Příjmení"), sep = "_") %>%
unite(Jméno_příjmení, c("Jméno", "Příjmení"), sep = "_")

  Jméno_příjmení Pohlaví Věk Předmět Známka
1    Jakub_Novák     muž  14      AJ      1
2    Jakub_Novák     muž  14      NJ      2
3    Jakub_Novák     muž  14      ČJ      3
4    David_Bubák     muž  15      AJ      4
5    David_Bubák     muž  15      NJ      5
6    David_Bubák     muž  15      ČJ      1
7 Petra_Hloubavá    žena  16      AJ      2
8 Petra_Hloubavá    žena  16      NJ      3
9 Petra_Hloubavá    žena  16      ČJ      4

Téma „čištění“ dat je nesmírně bohaté a takřka nekonečné. Přesto jsme díky této lekci učinili další významný krok kupředu, jelikož jsme se naučili další nové příkazy, která nám s úpravou dat pomohou. K tomu navíc nesmíme zapomenout, že ještě před touto kapitolou jsme se potkali s mnoha příkazy, které nám budou při úpravě dat též velice nápomocné. Za zmínku stojí např. edit() či příkazy zabývající se změnou názvů proměnných, jejich přeskupením atd. Bez připomínky nelze ponechat ani complete.cases(), se kterým jsme se seznámili ve třetí kapitole v Medellínu.

TF_Škola <- complete.cases(Škola)
# Pomocí tohoto příkazu získáme logický vektor ve tvaru 
# TRUE/FALSE, kde TRUE značí řádky bez chybějících údajů.

NARM_Škola <- DirtyKatan[complete.cases(Škola), ]
# Zde získáme databázi Škola obsahující pouze úplné řádky,
# výsledek bude přiřazen do data frame NARM_Škola.

Dillí: Statistika 2

Testování hypotéz je nedílnou součástí základních statistických dovedností. Z tohoto důvodu nesmí tato lekce na naší cestě do Katanu scházet. V případě, že jste se ale s tímto tématem ještě doposud nesetkali, bude lepší, když si nejdříve doplníte nezbytné základy a to třeba zde. Na druhé straně bude naše povídání velice názorné, proto ho jistě zvládnou i ti, kteří se tomuto tématu někdy v minulosti sice věnovali, ale v současnosti si nevzpomenou na nic víc než na t-test či p-hodnotu.

Statistika se obdobně jako matematika učí nejlépe na příkladech, proto přejděme hned na ten první. V jednom nejmenovaném časopisu jsem si před lety přečetl článek s názvem „Osadníky hrají gentlemani“, kde se vlevo dole psalo o tom, že průměrný majitel deskové hry Osadníci z Katanu odehraje minimálně tři partie za měsíc. My v naší databázi Katan disponujeme náhodným výběrem 200 Osadníků, s jejichž pomocí se pokusíme tento výrok vyvrátit, jelikož se nám jeví jako přespříliš optimistický (ačkoliv je nutné podotknout, že bohužel).

Před tím, než budeme moci testovat samotnou hypotézu, musíme zjistit, zdali náš výběr z proměnné Partie splňuje předpoklad normality. Toho docílíme pomocí Shapiro-Wilkova testu.

shapiro.test(Katan$Partie)

    Shapiro-Wilk normality test

data:  Katan$Partie
W = 0.85871, p-value = 1.161e-12

Test byl proveden na hladině významnosti 5 % (později si vysvětlíme, o co se jedná). Vzhledem k tomu, že p-hodnota (p-value = 1.161e-12) je menší než 0,05, musíme předpoklad normality (nezbytný pro provedení t-testu) vyvrátit. Co s tím? V tuto chvíli máme dvě možnosti. Tou první je pokračovat dále a předpokládat tzv. asymptoticky normální rozdělení, a to vzhledem k tomu, že náš výběr obsahuje více než 50 hodnot (velice laicky řečeno). Druhou z možností je zvolit neparametrickou variantu t-testu ve formě Wilcoxonova testu. My si vyzkoušíme obojí, začneme ovšem t-testem.

Pro testování hypotéz je nezbytné v první fázi definovat tzv. nulovou hypotézu (H0), kterou se budeme snažit vyvrátit. Jak si totiž jistě pamatujete, statistika nedokáže hypotézy potvrzovat, ale pouze vyvracet. V případě, že není statistik schopen nulovou hypotézu vyvrátit, nemůže i tak tvrdit, že je platná (jelikož pouze nedokáže s jistotou tvrdit, že je neplatná). Je to veskrze stejné jako v běžném životě. Můžete si třeba o někom myslet, že kupříkladu krade, nemůžete to ale s naprostou jistotou veřejně tvrdit, pokud nemáte jasný důkaz. V případě testování hypotéz by proto naší nulovou hypotézou bylo, že daný člověk nekrade a naší alternativní hypotézou (H1), že krade. Do té doby, než byste nalezli dostatečný důkaz, platila by nulová hypotéza, a to samozřejmě i tehdy, pokud by ve skutečnosti byla nepravdivá (tj. že daný člověk doopravdy krade). Na této podstatě je vlastně založen celý koncept presumpce neviny. Vidíte, i takovéto justiční přesahy má testování hypotéz a statistika.

Vraťme se však zpět k našemu příkladu. Dokážete v této chvíli určit, co bude naší nulovou hypotézou? Jsem přesvědčen, že je vaše odpověď naprosto správná. Do naší nulové hypotézy vložíme tvrzení, že střední hodnota (rozuměj průměrný počet) odehraných partií v České republice činí více jak tři za měsíc. Do alternativní hypotézy vložíme opak nulové hypotézy, tj. že hráči Osadníků z Katanu odehrají méně než tři partie. Do alternativy vkládáme vždy taková tvrzení, která chceme dokázat. Naším úkolem totiž je vyvrátit úvodní tvrzení z článku, které se nám navzdory lásce k Osadníkům zdálo poněkud přehnané.

Statistický zápis našich hypotéz zní následovně:
H0: μ >= 3
H1: μ < 3

Pro výpočet našeho příkladu budeme potřebovat jednovýběrový t-test. Naším výběrem bude proměnná Katan$Partie, naší nulovou hypotézou μ >= 3 a naší hranicí významnosti (kterou jsme si sami zvolili) 5 %. Proveďme samotný test.

t.test(Katan$Partie, alternative = "less", mu = 3)
# v případě pravostranné alternativy bychom použili alternative = "greater"
# viz help(t.test)

    One Sample t-test

data:  Katan$Partie
t = 0.64064, df = 199, p-value = 0.7388
alternative hypothesis: true mean is less than 3
95 percent confidence interval:
     -Inf 3.340056
sample estimates:
mean of x 
    3.095 

Výsledek našeho testu je zřejmý. P-hodnota je větší než 0,05. Z tohoto důvodu nulovou hypotézu nemůžeme zamítnout, a tudíž nemůžeme tvrdit, že by autor článku neměl pravdu (i když ji třeba ve skutečnosti nemá, pokud daný článek vůbec napsal). Co je to však p-hodnota a proč vlastně 0,05? Testování hypotéz lze provádět pomocí tzv. kritického oboru či p-hodnoty, která je mnohem jednodušší na interpretaci a výpočet, pokud používáte nějaký software jako třeba R, Gretl či Statisticu.

Vzhledem k tomu, že testujeme na hladině významnosti 5 % (často se ještě pracuje s hladinou 1 %), chceme s nejméně 95% pravděpodobností tvrdit, že je naše nulová hypotéza neplatná a vhodná k zamítnutí ve prospěch té alternativní. V případě, že by p-hodnota byla například 0,0099, mohli bychom test provést na hladině významnosti 1 %, a přesto bychom nulovou hypotézu zamítli. Z tohoto důvodu platí, že čím menší p-hodnota je, tím pro naše testování lépe. V našem případě p-hodnota činí 0.7388, z čehož vyplývá, že nelze vyvrátit argument o tom, že by hráči Osadníků z Katanu odehráli v průměru tři a více partií této hry. Na druhé straně je na tomto místě nezbytné zdůraznit, že problematika p-hodnoty je přeci jenom komplikovanější. Nelze tak například podle ní „srovnávat“ různé testy a jejich výsledky. Není totiž možné obecně říct, že pokud dosáhneme v testu hodnotu p = 0,005, je nulová hypotéza (H0) tohoto testu zamítnuta „spolehlivěji“ než u testu, kde p = 0,01.

Náš prvotní t-test byl založen na jednostranné hypotéze. Proto jsme v rámci parametrů t-testu zvolili formulaci: alternative = "less", mu = 3.
H0: μ >= 3
H1: μ < 3

V našem případě by však dávalo smysl testovat i oboustrannou hypotézu, ve které se budeme ptát, zdali může být pravda, že průměrný počet odehraných partií Osadníků činí právě tři hry za měsíc?
H0: μ = 3
H1: μ != 3

t.test(Katan$Partie, alternative = "two.sided", mu = 3)

    One Sample t-test

data:  Katan$Partie
t = 0.64064, df = 199, p-value = 0.5225
alternative hypothesis: true mean is not equal to 3
95 percent confidence interval:
 2.802579 3.387421
sample estimates:
mean of x 
    3.095 

Ani v této chvíli nemůžeme vyvrátit, že by průměrný počet partií mohl činit právě tři za měsíc. A na čem vlastně obecně závisí výsledek t-testu? Ten se samozřejmě v první řadě odvíjí od hodnoty výběrového průměru z dané proměnné, kterou sledujeme (Partie). To však zdaleka nestačí, protože do výpočtu velice výrazně vstupuje i rozptyl včetně množství samotných hodnot. Netřeba jistě dodávat, že čím více hodnot máme a čím nižší rozptyl mezi nimi je, tím snadněji jsme schopni nulovou hypotézu vyvrátit.

To byl tedy jednovýběrový t-test, ale co jeho neparametrická varianta vzhledem k porušené normalitě? Získáme díky ní odlišné výsledky? Pojďme se podívat.

wilcox.test(Katan$Partie, alternative = "less", mu = 3)

    Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data:  Katan$Partie
V = 6368, p-value = 0.3971
alternative hypothesis: true location is less than 3

wilcox.test(Katan$Partie, alternative = "two.sided", mu = 3)

    Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data:  Katan$Partie
V = 6368, p-value = 0.7941
alternative hypothesis: true location is not equal to 3

Wilcoxonův test potvrdil naše úvodní zjištění získaná pomocí t-testu, proto se můžeme v klidu přesunout od jednovýběrového t-testu k tomu dvouvýběrovému. Uveďme si následující příklad. V něm budeme chtít zjisti, zdali kuřáci odehrají stejné množství partií Osadníků nežli nekuřáci. Testování budeme chtít provést na hladině významnosti 5 % (tj. p-hodnota musí být nižší než 0,05).

H0: μ = 0 (μ kuřáků - μ nekuřáků)
H1: μ != 0

Dříve než se pustíme do testování, musíme nejdříve opět zkontrolovat normalitu obou výběrů (podle proměnné Kouření). K tomu použijeme příkaz byf.shapiro(), který je součástí balíčku RVAideMemoire. Původní příkaz shapiro.test() použít nemůžeme, jelikož ten nedokáže roztřídit proměnnou Partie podle faktoru Kouření.

install.packages("RVAideMemoire")

byf.shapiro(Partie ~ Kouření, data = Katan)

    Shapiro-Wilk normality tests

data:  Partie by Kouření 

             W   p-value    
kouří   0.8204 2.721e-07 ***
nekouří 0.8747 2.159e-09 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Oproti úvodnímu příkladu žádná změna, normalita znovu porušena, proto budeme opět používat nejen t-test, ale i Wilcoxonův test.

t.test(Katan$Partie ~ Katan$Kouření, alternative = "two.sided", 
       mu = 0, conf.level = 0.95)
wilcox.test(Katan$Partie ~ Katan$Kouření, alternative = "two.sided", 
            mu = 0, conf.level = 0.95)

    Welch Two Sample t-test

data:  Katan$Partie by Katan$Kouření
t = -1.9918, df = 135.92, p-value = 0.0484
alternative hypothesis: true difference in means between group kouří and group nekouří is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -1.199959056 -0.004304645
sample estimates:
  mean in group kouří mean in group nekouří 
             2.682540              3.284672 

    Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data:  Katan$Partie by Katan$Kouření
W = 3598.5, p-value = 0.05454
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

Na hladině významnosti 5 % můžeme díky t-testu tvrdit, že kuřáci neodehrají stejný počet partií jako nekuřáci. Na druhou stranu Wilcoxonův test nulovou hypotézu na hladině významnosti 5 % vyvrátit nemůže.

Abychom však mohli testovat, zda kuřáci odehrají méně partií než nekuřáci, budeme muset zvolit levostrannou hypotézu. Nulovou hypotézou v tomto případě bude charakterizovat tvrzení, že kuřáci odehrají více partií než nekuřáci.

H0: μ >= 0 (μ kuřáků - μ nekuřáků)
H1: μ < 0

t.test(Katan$Partie ~ Katan$Kouření, alternative = "less", mu = 0)
wilcox.test(Katan$Partie ~ Katan$Kouření, alternative = "less", mu = 0)

    Welch Two Sample t-test

data:  Katan$Partie by Katan$Kouření
t = -1.9918, df = 135.92, p-value = 0.0242
alternative hypothesis: true difference in means between group kouří and group nekouří is less than 0
95 percent confidence interval:
      -Inf -0.101474
sample estimates:
  mean in group kouří mean in group nekouří 
             2.682540              3.284672 

    Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data:  Katan$Partie by Katan$Kouření
W = 3598.5, p-value = 0.02727
alternative hypothesis: true location shift is less than 0

Zde je p-hodnota v obou testech nižší než 0,05. Lze tudíž tvrdit, že milovníci nikotinu odehrají méně partií než nekuřáci. A proč je tu p-hodnota nižší než v předchozím příkladě s oboustrannou alternativou? Důvod je takový, že v případě oboustranné alternativy se p-hodnota stejně jako α (hladina významnosti) „dělí“ na poloviny na obě strany testu. V případě, že vám toto téma není úplně jasné, podívejte se prosím na následující text, který vám vše osvětlí.

Pro velký úspěch si vyzkoušejme ještě jeden příklad. V něm nás bude zajímat, zdali odehrají muži více partií než ženy. Nejdříve opět začněme s oboustrannou hypotézou, tj. v nulové hypotéze budeme tvrdit, že ženy odehrají stejný počet partií jako muži.

H0: μ = 0 (μ mužů - μ žen)
H1: μ != 0

t.test(Katan$Partie ~ Katan$Pohlaví, alternative = "two.sided", mu = 0)
wilcox.test(Katan$Partie ~ Katan$Pohlaví, alternative = "two.sided", mu = 0)

    Welch Two Sample t-test

data:  Katan$Partie by Katan$Pohlaví
t = -3.2213, df = 99.975, p-value = 0.001722
alternative hypothesis: true difference in means between group muž and group žena is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -1.7065307 -0.4056597
sample estimates:
 mean in group muž mean in group žena 
          2.788732           3.844828 

    Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data:  Katan$Partie by Katan$Pohlaví
W = 2756, p-value = 0.0001842
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

Jak je vidět, ženy odehrají v průměru 3,844828 Partií za měsíc, kdežto muži pouze 2,788732. P-hodnota činí 0,001722 (respektive 0.0001842). S téměř absolutní jistotou proto zamítáme hypotézu, že by muži a ženy hráli Osadníky stejně často. A co když budeme chtít testovat jednostrannou hypotézu, jež bude tvrdit, že ženy odehrají více partií? Na základě předchozího testu budeme očekávat, že p-hodnota bude 0,001722 / 2, tj. 0,0008612 (respektive 0.0001842 / 2).

H0: μ >= 0 (μ mužů - μ žen)
H1: μ < 0

t.test(Katan$Partie ~ Katan$Pohlaví, alternative = "less", mu = 0)
wilcox.test(Katan$Partie ~ Katan$Pohlaví, alternative = "less", mu = 0)

    Welch Two Sample t-test

data:  Katan$Partie by Katan$Pohlaví
t = -3.2213, df = 99.975, p-value = 0.0008612
alternative hypothesis: true difference in means between group muž and group žena is less than 0
95 percent confidence interval:
       -Inf -0.5117957
sample estimates:
 mean in group muž mean in group žena 
          2.788732           3.844828 

    Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data:  Katan$Partie by Katan$Pohlaví
W = 2756, p-value = 9.212e-05
alternative hypothesis: true location shift is less than 0

Máte problémy s tím, zdali v t-testu zvolit alternative = "less" nebo "greater"? Stačí trocha matematiky. Podíváme-li se na průměry odehraných partií mezi muži a ženami, vidíme, že rozdíl mezi hodnotami 2,788732 a 3,844828 je záporný, tím pádem použijeme levostrannou alternativu (alternative = "less"), tj. alternative hypothesis: true difference in means is less than 0. Hodnoty μ se od sebe odečítají dle abecedy (tj. μ mužů - μ žen nebo μ kuřáků - μ nekuřáků).

Statistika dokáže být v některých případech velice zrádná. V předchozím příkladě jsme totiž statisticky dokázali, že ženy odehrají více partií než muži. Z předchozích kapitol jsme ale získali odlišný pocit a byli to naopak muži, kteří Osadníkům holdovali více nežli ženy. Tak kde leží pomyslný zakopaný pes? Problém nastal při výběru osob ze souboru Katan, který nebyl nijak omezen. Naše databáze totiž obsahuje velké množství mužů nad 26 let, kteří osadníky stále hrají, ale už v mnohem menší míře než za dob studií. U žen je situace zcela opačná. Ty sice Osadníky taktéž rády hrají, ale po dokončení vysokoškolských studií už na ně nemají čas, přestávají je hrát, a tudíž už se v naší databázi neobjevují. Abychom tak mohli smysluplně testovat hypotézu, zdali muži a ženy hrají Osadníky se stejnou intenzitou, budeme muset náš soubor dat omezit věkem. Toho docílíme pomocí hranatých závorek nebo balíčku dplyr.

library(tidyverse)

# Nejdříve s pomocí filtru vybereme jedince s věkem <= 25,
# u kterých nechybí hodnota v proměnné Partie.

Katan2 <- 
  filter(Katan, 
  Věk <= 25,
  !is.na(Partie))

t.test(Katan2$Partie ~ Katan2$Pohlaví, alternative = "two.sided", mu = 0)
wilcox.test(Katan2$Partie ~ Katan2$Pohlaví, alternative = "two.sided", mu = 0)

    Welch Two Sample t-test

data:  Katan2$Partie by Katan2$Pohlaví
t = 0.30018, df = 97.973, p-value = 0.7647
alternative hypothesis: true difference in means between group muž and group žena is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -0.6957965  0.9438124
sample estimates:
 mean in group muž mean in group žena 
          4.269841           4.145833 

    Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data:  Katan2$Partie by Katan2$Pohlaví
W = 1573.5, p-value = 0.7134
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

Z tohoto testu získáváme naprosto odlišný obrázek, na jehož základě nezamítáme hypotézu o tom, že ženy a muži odehrají stejný počet partií. P-hodnota v tomto případě hovoří zcela jasně.

Kromě jednovýběrového a dvouvýběrového t-testu nesmíme zapomenout taktéž na párový t-test. Jak ten se odlišuje? Základní charakteristikou tohoto testu je, že zde máme dva stejně dlouhé výběry, u kterých testujeme rozdíly mezi nimi. Představme si například školáky ze šesté až deváté třídy, u kterých bude sledovat jejich studijní výsledky z matematiky. Předpokládejme, že první pololetí učila hodná paní učitelka, která ale onemocněla, takže za ní musel nastoupit jiný hodný pan učitel. V následující databázi s názvem Vysvědčení uvidíme kromě jednotlivých jmen studentů zejména známky na vysvědčení v prvním pololetí (hodná paní učitelka) a ve druhém pololetí (hodný pan učitel). Budou výsledky studentů stále stejné nebo se budou lišit mezi sebou?

library(randomNames)
# vzhledem k tomu, že použijeme balíček randomNames,
# budeme pracovat se školou poněkud mezinárodní

Jména <- randomNames(120,
                ethnicity = 5,
                which.names = "both",
                name.order = "last.first",
                name.sep = ", ",
                sample.with.replacement = TRUE,
                return.complete.data = FALSE)

Matematika_žena <-  sample(1:5, size = 120, replace = TRUE, 
                           prob = c(.33, .50, .10, .5, .2))
Matematika_muž <-  sample(1:5, size = 120, replace = TRUE, 
                           prob = c(.40, .44, .9, .6, .1))

Vysvědčení <- data.frame(Jména, Matematika_žena, Matematika_muž)

head(Vysvědčení)

t.test(Vysvědčení$Matematika_žena, Vysvědčení$Matematika_muž, 
  alternative = "two.sided", 
  mu = 0, 
  paired = TRUE)

              Jména Matematika_žena Matematika_muž
1     Rogers, Baily               2              2
2  Darrow, Juliette               4              3
3       Niles, Kyla               1              4
4 Dikanovic, Ashton               1              4
5 Palmer, Christian               5              4
6  Hutson, Mitchell               2              4

    Paired t-test

data:  Vysvědčení$Matematika_žena and Vysvědčení$Matematika_muž
t = -0.60301, df = 119, p-value = 0.5476
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -0.3926722  0.2093389
sample estimates:
mean of the differences 
            -0.09166667 

Výsledek p-hodnoty je vyšší než 0,05, proto nemůžeme vyloučit, že se učební metody obou hodných učitelů matematiky mezi sebou nikterak neliší. Párové testy se používají velice často například ve zdravotnictví, ve kterém srovnáváme stav pacientů před požitím léku a po něm. Podstatou párového t-testu je, že měříme hodnoty v rámci jednoho subjektu (v našem případě studentů) a to dvakrát. Před zásahem a po něm. Vůči tomu dvouvýběrový t-test zkoumá rozdíly v hodnotách mezi dvěma odlišně rozsáhlými subjekty (jako byly například muži a ženy, kuřáci a nekuřáci atd.). Poslední variantou t-testu je test jednovýběrový, se kterým jsme začínali, jenž používáme v experimentálních situacích, kdy známe střední hodnotu μ v populaci, kterou chceme porovnat s naším výběrem a dokázat, zdali tento náš výběr vychází ze sledované populace či ne.

regrese <- lm(formula = Katan$Partie ~ Katan$Věk + 
                  Katan$Pohlaví + 
                  Katan$Vzdělání + 
                  Katan$Kolej + 
                  Katan$Práce + 
                  Katan$Kouření + 
                  Katan$Klub + 
                  Katan$Děti)

summary(regrese)

Call:
lm(formula = Katan$Partie ~ Katan$Věk + Katan$Pohlaví + Katan$Vzdělání + 
    Katan$Kolej + Katan$Práce + Katan$Kouření + Katan$Klub + 
    Katan$Děti)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-3.2183 -1.0134 -0.1071  0.8246  4.7173 

Coefficients:
                     Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)           4.48222    0.69936   6.409 1.14e-09 ***
Katan$Věk            -0.04251    0.01970  -2.158  0.03218 *  
Katan$Pohlavížena     0.36350    0.28144   1.292  0.19808    
Katan$VzděláníSŠ      0.64082    0.42990   1.491  0.13773    
Katan$VzděláníVŠ      0.05441    0.47959   0.113  0.90980    
Katan$VzděláníZŠ      1.38078    0.50939   2.711  0.00733 ** 
Katan$Kolejne         0.03544    0.40339   0.088  0.93009    
Katan$Prácepracuje   -1.24015    0.45571  -2.721  0.00711 ** 
Katan$Kouřenínekouří -0.15321    0.25795  -0.594  0.55324    
Katan$Klubnečlen     -0.10940    0.26275  -0.416  0.67760    
Katan$Děti           -0.12941    0.19581  -0.661  0.50949    
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Residual standard error: 1.598 on 189 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.4483,    Adjusted R-squared:  0.4191 
F-statistic: 15.36 on 10 and 189 DF,  p-value: < 2.2e-16

Karáčí: R Markdown

Přestože Karáčí není zrovna symbolem elegance, ukážeme si v něm, kterak vytvořit základní webovou stránku v R. K tomu si však budeme muset nejdříve nainstalovat balíček s názvem R Markdown, který umí vytvářet nejen překrásné webové prezentace s našimi grafy a tabulkami, ale i pdf dokumenty a wordovské dokumenty.

install.packages("rmarkdown")

Oproti ostatním balíčkům v R má R Markdown tu výhodu, že jej nemusíme do RStudia neustále načítat, tak jako např. ggplot2 či dplyr. R Markdown po instalaci spustíme tím způsobem, že v menu přejdeme na File -> New File -> R Markdown.

Následně se otevře dialogové okno, ve kterém nemusíme výchozí nastavení nijak měnit. Pouze do něj zapíšeme námi požadovaný název stránky, v našem případě Náš první web. Ačkoliv v této chvíli máme možnost zakliknout mezi třemi výstupy (HTML, PDF, WORD), není třeba se v této chvíli touto volbou zabývat. Po vytvoření dokumentu totiž budeme moci mezi těmito třemi formáty libovolně přecházet. Jedinou výjimkou je v tomto ohledu výstup ve formátu PDF, pro který je potřebné do R ještě naistalovat balíček s názvem Tinytex (install.packages('tinytex'), viz R Markdown: The Definitive Guide).

Poté stačí již jen kliknout na OK a Náš první web je na světě. Skript tohoto webu budeme upravovat v levém horním panelu RStudia. V něm můžete vidět, že se nám zde zobrazil vzorový dokument, který obsahuje tři základní segmenty. První z nich se týká nadpisu dokumentu, který bude v budoucí fázi obsahovat též i příkazy definující grafickou podobu stránky. Tento segment je na dolním obrázku zobrazen modrou barvou.

Druhá část skriptu je zobrazena červenou barvou a značí průvodní text dokumentu. Poslední třetí část, která je na předchozím obrázku ohraničena žlutě na šedém pozadí, značí samotné příkazy v R.

Pojďme si nyní náš web spustit a zobrazit v prohlížeči. K tomu stačí kliknout na tlačítko Knit a zvolit Knit to HTML (respektive Knit to PDF či WORD).

Následně RStudio skript zpracuje (proces lze sledovat v konzoli) a vytvoří soubor, který uvidíte jako další eRkový dokument. Před tím ale budete muset ještě tento soubor uložit a pojmenovat jej. Dialogové okno se zobrazí automaticky.

A toto je výsledek. Náš první web.

Vzhledem k tomu, že R požívá trochu jiné rozlišení pro webové stránky než běžné webové prohlížeče (Google Chrome, Firefox, MS Edge atd.), bude lépe zobrazit tento dokument v našem primárním prohlížeči. Toho docílíme tak, že klikneme na tlačítko Open in Browser.

A hle, Náš první web je zobrazen ve Firefoxu.

Pojďme se nyní s R Markdownem trochu blíže seznámit, a to za pomoci následujícího skriptu Osadníci z Katanu, který si zkopírujte do vašeho R Markdownu (stáhnout si ho lze i zde). Výsledný web si můžete prohlédnout pomocí tohoto odkazu.

---
title: Osadníci z Katanu
output: 
  html_document:
    theme: "default"
    toc: true
    toc_float: true
    toc_depth: 3 
    number_sections: true
---

<style>

div.main-container {
   max-width: 1350px;
   margin-left: auto;
   margin-right: auto;
}

h1.title {
  font-size: 70px;
  text-align: center;
  color: #337AB7;
}

h1 {
  font-size: 30px;
  color: #337AB7;
}

body { 
  font-size: 17px;
  text-align: justify;
  color: #000000;
  background-color: #ffffff;

</style>

# Úvod

Osadníci z Katanu jsou legendou ve světě deskových her, která si získala přízeň milionů hráčů po celém světě. A čím tato hra jednoznačně předčí jiné deskové hry? Především variabilitou herního plánu. Každá partie je jedinečná. Spolu s protihráči osidlujete ostrov Katan.

Vítězem se stává hráč, který vybuduje nejmocnější osídlení. Získávejte potřebné suroviny, obchodujte s nimi a díky nim dále budujte cesty, vesnice, města… Staňte se pánem Katanu!

Závod o nadvládu nad ostrovem právě začal! Muži a ženy z vaší expedice už objevili první 2 vesnice. Naštěstí je ostrov velmi bohatý na přírodní zdroje. Budujete silnice a také další vesnice, které se později rozrostou v města. Budete úspěšní v boji o to, kdo se stane vládcem Katanu?
 
Klíčem k tomu je obchodování - některých surovin budete mít nadbytek, jiné vám budou chybět. Kamení za vlnu, obilí za dřevo. Obchodujete s tím co potřebujete, i s tím, co se právě nabízí. Dobře si rozmyslete, jaký bude váš další krok, postavte svoje vesnice na těch pravých místech a obchodujte tak chytře jak jen dokážete. Možná si vytvoříte slušné šance na výhru, nezapomeňte ale, že vaši spoluhráči také nejsou žádní hlupáci. Když se tím vším budete řídit, kdo ví - možná právě vy budete příštím vládcem ostrova Katan!

<p align="center">![](C:\Users\jsoln\OneDrive\Desktop\RLANDIO\8.kapitola\catan.jpg)</p align="center">

# Osadníci v České republice

Osadníci z Katanu jsou nejen deskovou hrou, ale i zdrojem dat pro studenty programovacího jazyka R. Pojďme se proto nyní podívat na výsledky ze spotřebitelského šetření, které bylo provedeno mezi aktivními hráči této hry.

``{r echo = FALSE, fig.width = 10}
library(readxl)
Katan <- read_excel("C:/Users/jsoln/OneDrive/Desktop/RLANDIO/Katan.xlsx")

library("DT") 

Katan <- transform(Katan, 
                   Partie = as.integer(Partie), 
                   Věk = as.integer(Věk),
                   Pohlaví = as.factor(Pohlaví),
                   Vzdělání = as.factor(Vzdělání),
                   Kolej = as.factor(Kolej),
                   Práce = as.factor(Práce),
                   Kouření = as.factor(Kouření),
                   Klub = as.factor(Klub),
                   Děti = as.integer(Děti))

datatable(Katan[,c(-7)], rownames = FALSE, filter = 'top', options = list(
  pageLength = 10, autoWidth = TRUE, scrollX = TRUE, scrollCollapse = TRUE, 
  columnDefs = list(list(className = 'dt-center', targets = "_all"))))
``

Navzdory tomu, že Osadníci z Katanu jsou hrou pro celou rodinu, svoji největší oblibu si k ní nalezli spíše muži než ženy. To dokazuje následující graf, který vychází z výše uvedeného spotřebitelského šetření.

``{r echo = FALSE, fig.width = 10}
library(readxl)
library(ggplot2)
library(ggthemes)
Katan <- read_excel("C:/Users/jsoln/OneDrive/Desktop/RLANDIO/Katan.xlsx")

ggplot(Katan, 
       aes(x = Pohlaví)) + 
  geom_bar(aes(y = (..count..)/sum(..count..)), fill = "#145C82")+ 
  scale_y_continuous(labels = scales::percent_format(accuracy = 1)) +
  scale_x_discrete(labels= (Pohlaví<- c("osadníci", "osadnice"))) +
  ggtitle("Podíly mužů a žen v databázi Katan") +
  labs(x = "", y = "") +
  theme_economist() +
  theme(
    plot.title=element_text(
      colour = "black", size = 20, face = "bold", hjust = 0.5), 
    plot.background = element_rect(fill = "#DDDDDD"),
    axis.text.y = element_text(colour = "black", size = 12),
    axis.text.x = element_text(colour = "black", size = 12))
``

A takto bychom v textu mohli pokračovat donekonečna...

<div class="tocify-extend-page" data-unique="tocify-extend-page" style="height: 0;"></div>

Nefunguje Vám výše zkopírovaný skript? Není divu. Byla v něm totiž záměrně ponechána dvojice chyb. Dokážete ji najít a opravit? Podíváte-li se na jiný R Markdownovský dokument, jistě brzy zjistíte, že zakopaný pes se nachází u eRkových skriptů (s šedým ohraničením). Takovýto skript totiž musí být definován následujícími příkazy (viz modré obdélníky).

Nám však v našem skriptu vždy jedna uvozovka chybí.

``{r echo = FALSE, fig.width = 10}
library(readxl)
library(ggplot2)
library(ggthemes)
Katan <- read_excel("C:/Users/jsoln/OneDrive/Desktop/RLANDIO/Katan.xlsx")

ggplot(Katan, 
       aes(x = Pohlaví)) + 
  geom_bar(aes(y = (..count..)/sum(..count..)), fill = "#145C82")+ 
  scale_y_continuous(labels = scales::percent_format(accuracy = 1)) +
  scale_x_discrete(labels= (Pohlaví<- c("osadníci", "osadnice"))) +
  ggtitle("Podíly mužů a žen v databázi Katan") +
  labs(x = "", y = "") +
  theme_economist() +
  theme(
    plot.title=element_text(
      colour = "black", size = 20, face = "bold", hjust = 0.5), 
    plot.background = element_rect(fill = "#DDDDDD"),
    axis.text.y = element_text(colour = "black", size = 12),
    axis.text.x = element_text(colour = "black", size = 12))
``

Na předchozím obrázku se prosím zaměřte ještě na jeden detail a tím je samotný obsah úvodního příkazu ```{r echo = FALSE, fig.width = 10}. Ten můžete jednoduše měnit pomocí ozubeného kolečka (viz červený obdélník na předchozím obrázku), díky němuž můžete určit, zdali se má zobrazit pouze výsledek příkazu (např. graf) či i samotný skript. Tato část příkazu však může obsahovat i řadu dalších parametrů, které nicméně povětšinou řešit nebudeme (viz odkaz, příkladem takového parametru může být například šířka výsledného grafu fig.width = 10).

Pak je tu nicméně ještě druhá chyba, která se též týká tzv. code chunks (odstavců s kódy v R). Projděte si celý výše uvedený kód ještě jednou a určete, kde se tato chyba nachází. Už máte jasno? Řešení není příliš složité. Chyba se nachází hned v úvodu celého skriptu, který definuje cestu k databázi Katan (Katan <- read_excel("C:/Users/jsoln/OneDrive/Desktop/RLANDIO/Katan.xlsx")). Tu si totiž musíte nastavit podle svého, a nikoliv mého počítače. Code chunks ve své podstatě fungují jako tabula rasa. Ačkoliv ve vašem RStudiu můžete mít databázi Katan načtenou, je nezbytné v rámci každého code chunk tento soubor nahrát znovu, a to včetně jednotlivých balíčků. Při načítání dat ve formátu xlsx nezapomínejte tudíž ani na balíček readxl. V případě načítání dokumentů ve formátu csv nicméně žádný balíček potřeba není. Pro osvěžení znalostí se v následujícím příkazu podívejte, kterak csv soubor do R načíst.

# jako příklad si uveďme databázi akcií společnosti Amazon v csv
stock_amzn <- 
  read.csv("http://sharpsightlabs.com/wp-content/uploads/2017/09/AMZN_stock.csv")

Code chunks jsme probrali velice podrobně, pojďme se proto posunout o trochu dál, a to do textové části R Markdownu. Každý text je obvykle uveden nějakým nadpisem. Tyto nadpisy jsou v R definovány pomocí mřížek, kde jedna mřížka značí nadpis 1. úrovně, dvě mřížky nadpis 2. úrovně atd. Samotný průvodní text píšeme obdobně jako v běžném textovém editoru (poznámkovém bloku). Odstavce stačí oddělovat běžným enterem.

# Úvod

Osadníci z Katanu jsou legendou ve světě deskových her.

V případě, že do textu chcete vložit např. obrázek či odrážky, musíte se řídit pravidly programovacího jazyka HTML. Následující příkaz nám například ukáže, kterak na stránkách zobrazit obrázek stažený z jiných webových stránek, jenž bude zarovnán na střed.

<p align="center">![](https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/7/70/A_game_of_Settlers_of_Catan.jpg)</p align="center">
  
# pokud váš obrázek neleží na webu, ale počítači, stačí zaměnit URL adresu za cestu k vašemu souboru:
# C:\Users\jsoln\OneDrive\Desktop\RLANDIO\8.kapitola\obr1.png

Pokud má obrázek po zakliknutí odkazovat na jinou stránku, bude nezbytné výše uvedený příkaz upravit do následující podoby.

<p align="center">[![](https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/7/70/A_game_of_Settlers_of_Catan.jpg)](https://cs.wikipedia.org/wiki/Osadn%C3%ADci_z_Katanu)</p align="center">

Budete-li chtít v textu použít tučné písmo, kurzívu, odrážky atd., podívejte se prosím na následující dokument, který je v této oblasti zcela vyčerpávající. V něm navíc naleznete též mnoho informací vztahujících se k práci s code chunks.

Nás však v tuto chvíli více než jazyk HTML bude zajímat jazyk CSS. Jaký je mezi nimi vlastně rozdíl? Jazykem HTML definujeme v R Markdown konkrétní části podoby dokumentu a pomocí CSS ty obecné. Mnozí programátoři by s touto definicí jistě nesouhlasili, zde v R má však tato definice smysl. Uveďme si konkrétní příklad. Pokud budeme chtít do textu vložit obrázek, tučný text, odrážky atd., budeme volit jazyk HTML, jelikož náš HTML kód bude ovlivňovat pouze tu část dokumentu, ve které je uveden. Když však budeme chtít definovat obecnou podobu například nadpisů 1. úrovně (viz např. # Úvod), použijeme jazyk CSS, stejně jako v případě, budeme-li určovat barvu pozadí celého dokumentu nebo jeho rozměry. Velice často se však bude stávat, že budeme využívat jazyky CSS a HTML společně. Příkladem může být situace, kde pomocí CSS kódu stanovíme obecnou podobu např. nějakého nadpisu a pomocí HTML zvolíme jeho umístění v textu. Ukažme si vše na konkrétních příkladech.

---
title: "Osadníci z Katanu"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    vertical_layout: fill
    source_code: embed
    theme: cerulean
    Color: "black"
---

<style>

div.main-container {
   max-width: 1350px;
   margin-left: auto;
   margin-right: auto;
}

h1.title {
  font-size: 70px;
  text-align: center;
  color: #337AB7;
}

h1 {
  font-size: 30px;
  color: #337AB7;
}

body { 
  font-size: 17px;
  text-align: justify;
  color: #000000;
  background-color: #ffffff;

</style>

Parametry dokumentu definované jazykem CSS (viz výše) nalezneme v úvodu skriptu. Jednotlivé příkazy jsou uvedeny uvnitř příkazů <style> </style>. Projděme si je krok za krokem.

První sadou příkazů je div.main-container. Ten definuje rozložení celého dokumentu, respektive šířku textu. Tento příkaz není ve skriptu nezbytný. Naším cílem však bylo rozšířit šířku textu více do stran, čehož jsme docílili parametrem max-width: 1350px. Vyzkoušejte si, co se stane, pokud celý tento příkaz div.main-container ze skriptu odstraníte. K tomu ještě obecně doplním, že jednotlivé parametry příkazu jsou vždy odděleny středníkem a vloženy do složené závorky.

<style>

div.main-container {
   max-width: 1350px;
   margin-left: auto;
   margin-right: auto;
}

</style>

Dalším příkazem CSS je h1.title. S jeho pomocí upravíme nadpis dokumentu, tj. (title: "Osadníci z Katanu"). Nadpisy jsou obvykle definovány z hlediska nejméně tří parametrů (velikost, zarovnání, barva). Na příkaz h1.title navazuje samotný příkaz h1, jenž ovlivňuje nadpisy první úrovně (v textu začínají jednou mřížkou, např. # Úvod). Pokud bychom chtěli měnit formát nadpisů druhé úrovně, použili bychom analogický postup s příkazem h2.

<style>

h1.title {
  font-size: 70px;
  text-align: center;
  color: #337AB7;
}

h1 {
  font-size: 30px;
  color: #337AB7;
}

</style>

Posledním příkazem CSS v našem skriptu je body, který se vztahuje k běžnému textu v dokumentu. V něm nalezneme parametr background-color: #ffffff, pomocí něhož můžeme změnit barvu pozadí celé webové stránky (v tomto případě bílá barva). Veškeré barvy jsou stejně jako v ggplot2 definovány pomocí hex formátu (či rgba).

body { 
  font-size: 17px;
  text-align: justify;
  color: #000000;
  background-color: #ffffff;

</style>

Čím složitější vaše dokumenty budou, tím více CSS a HTML kódů v nich nalezneme. Skutečnost, že v této chvíli upravujeme pouze některé malé výseky, znamená, že necháváme ostatní příkazy v R Markdownu nezměněny. Co je tím myšleno? R Markdown v každé ze svých šablon definuje veškerý vzhled dokumentu. CSS příkazy v úvodu vašeho skriptu proto plní funkci přepisování původních kódů CSS v šabloně. Kde je ale tato šablona ve skriptu vlastně definována? Pojďme se v závěru této lekce seznámit ještě s jednou části skriptu, které jsme se prozatím nikterak významně nevěnovali. Je jím úvodní část našeho dokumentu ohraničená třemi spojovníky.

---
title: Osadníci z Katanu
output: 
  html_document:
    theme: "default"
    toc: true
    toc_float: true
    toc_depth: 3 
    number_sections: true
---

V úvodu skriptu volíme název a formát výsledného výstupu, v našem případě se jedná o dokument HTML (tj. web). Příkaz html_document: není nutné do dokumentu ručně zapisovat, jelikož vzniká automaticky. Dalším příkazem je theme: "default", jenž definuje šablonu dokumentu R Markdown. Těchto šablon nalezneme v R hned několik. Já osobně preferuji ponechávat šablonu základní a případné změny provádět pomocí CSS kódů. Volba je však čistě na vás. Pro inspiraci se můžete podívat na následující přehled šablon.

Součástí výše uvedených příkazů jsou ještě příkazy toc (table of contents), které do dokumentu přidají levý postranní panel s obsahem. Příkaz toc_depth: 3 určuje, do jaké úrovně nadpisů (zde do třetí, tj. ###) budou tyto v obsahu zobrazeny. Poslední příkaz number_sections značí, zdali budou jednotlivé úrovně nadpisů automaticky očíslovány.

A to je z R Markdownu vše, respektive pouze pro tuto lekci. V té následující na nás totiž čeká mnohem vyšší úroveň tvorby webových stránek, a to ve formě šablony s názvem flexdashboard. Přesuňme se proto do Dubaje.

library("readxl")
Katan <- read_excel("C:/Users/jsoln/OneDrive/Desktop/RLANDIO/Katan.xlsx")

library("DT") 

Katan <- transform(Katan, 
                   Partie = as.integer(Partie), 
                   Věk = as.integer(Věk),
                   Pohlaví = as.factor(Pohlaví),
                   Vzdělání = as.factor(Vzdělání),
                   Kolej = as.factor(Kolej),
                   Práce = as.factor(Práce),
                   Kouření = as.factor(Kouření),
                   Klub = as.factor(Klub),
                   Děti = as.integer(Děti))

datatable(Katan[,c(-7)], rownames = FALSE, filter = 'top', options = list(
  pageLength = 10, autoWidth = TRUE, scrollX = TRUE, scrollCollapse = TRUE, 
  columnDefs = list(list(className = 'dt-center', targets = "_all"))))

Dubaj: Flexdashboard

Pokud se vám webové stránky vytvářené pomocí R Markdownu v předchozí lekci zdály příliš jednoduché a neatraktivní, máme pro vás řešení. Je jím balíček flexdashboard. Vítejte v Dubaji.

install.packages("flexdashboard")

Při vytváření dokumentu flexdashboard postupujeme obdobně jako u R Markdownu, tj. přejdeme na File -> New File -> R Markdown.

Poté ovšem změníme nastavení výstupu na flexdashboard.

Následně se nám ve skriptu objeví něco podobného jako v R Markdownu.

Rozdíl však nastane, pokud budeme chtít tento dokument spustit a otevřít v našem webovém prohlížeči. Struktura dokumentu totiž bude zcela jiná. Flexdashboard umí vytvářet vícestránkové weby a ty následně dělit na četné panely. Hledáte-li konkrétní příklad, tak jeden vidíte právě před sebou. Je jím celý tento web, který byl rovněž naprogramován pomocí aplikace flexdashboard.

Vraťme se však zpět k našemu úvodnímu skriptu, který byl vygenerován automaticky a spusťme jej pomocí tlačítka Knit -> Knit to flex_dashboard.

Odlišnost vůči R Markdownu je vidět na první pohled, jelikož jedna stránka R Markdownu zde byla vyměněna za několik obdélníkových panelů. Ptáte se, pomocí jakých příkazů byly tyto panely vytvořeny? Pojďme se nyní společně znovu podívat na úvodní skript uvedený na následujícím obrázku.

V něm nalezneme dvě barevná rozlišení. Kódy v modrém dělí náš dokument na jednotlivé sloupce a kódy v červeném na konkrétní panely. Vzhledem k tomu, že máme v dokumentu sloupce dva, budeme potřebovat dva příkazy Column{}. V nich nalezneme parametr data-width=650 (respektive data-width=350), který označuje šířku sloupce. Celý dokument má základní délku 1000, takže pokud bychom chtěli vytvořit dva stejně široké sloupce, použijeme následující dva příkazy Column{data-width=500}.

---
title: "Untitled"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: columns
    vertical_layout: fill
---

Column {data-width=500}
-----------------------------------------------------------------------
### Panel A

Column {data-width=500}
-----------------------------------------------------------------------
### Panel B

V rámci sloupců jsou zobrazeny jednotlivé panely. Ty vytvoříme pomocí příkazu tří mřížek ###. Pokud tedy chceme vytvořit například dva obdélníkové panely o délce 1/3 obrazovky a výšce 2/3, respektive 1/3 obrazovky, které budou dále doplněny o obdélník o délce 2/3 obrazovky, použijeme následující skript.

---
title: "Untitled"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: columns
    vertical_layout: fill
---
      
Column {data-width=333}
-----------------------------------------------------------------------

### Panel A {data-width=666}
text


### Panel B {data-width=333}
text

Column {data-width=667}
-----------------------------------------------------------------------
### Panel C

V případě, že naše webová stránka bude delší a komplikovanější a již nám nebude stačit několik panelů na jedné obrazovce, můžeme vytvořit další list pomocí jedné mřížky #. Uveďme si konkrétní příklad. Naším úkolem bude vytvořit dvě stránky, kde ta první bude rozdělena na dva sloupce po dvou panelech a ta druhá bude rozdělena na tři sloupce po jednom panelu. Napišme si celý skript.

---
title: "Untitled"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: columns
    vertical_layout: fill
---

# První stránka

Column {data-width=500}
-----------------------------------------------------------------------

### Panel A
text

### Panel B
text

Column {data-width=500}
-----------------------------------------------------------------------

### Panel C
text

### Panel D
text

# Druhá stránka

Column {data-width=333}
-----------------------------------------------------------------------

### Panel E
text

Column {data-width=333}
-----------------------------------------------------------------------

### Panel F
text

Column {data-width=333}
-----------------------------------------------------------------------

### Panel G
text

Pokud by vám ani výše uvedené dělení na jednotlivé listy a panely nestačilo, lze do dokumentu ještě přidat postranní panel (tzv. sidebar), jenž se bude vyskytovat na všech stránkách. Ten označíme pomocí jedné mřížky s příkazem uvnitř složených závorek # {.sidebar}. Text pro postranní panel uvádíme vždy na začátek dokumentu.

---
title: "Untitled"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: columns
    vertical_layout: fill
---

# {.sidebar}
text
      
# První stránka

Column {data-width=500}
-----------------------------------------------------------------------

### Panel A
text


Column {data-width=500}
-----------------------------------------------------------------------

### Panel B
text

# Druhá stránka

### Panel C
text

Lámete si v tuto chvíli hlavu, k čemu slouží příkaz skládající se ze dvou mřížek? Tento příkaz by šlo použít místo příkazu Column{} pro vytváření jednotlivých sloupců. My však sloupce definujeme tímto způsobem, proto nás dvě mřížky zajímat vůbec nemusí.

Dále vás možná trápí otázka, proč zde vlastně tak často používáme příkazy Column{} a nikoliv třeba Row{}? O žádnou diskriminaci řádků se zde nejedná. Jednotlivé panely totiž lze definovat i v tomto rozložení. Vyzkoušejte si proto následující skript. Před tím nicméně nezapomeňte v záhlaví skriptu změnit příkaz orientation: columns na orientation: rows.

---
title: "Untitled"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: rows
    vertical_layout: fill
---

# {.sidebar}
text
      
# První stránka

Row {data-height=600}
-----------------------------------------------------------------------

### Panel A
text


Row {data-height=400}
-----------------------------------------------------------------------

### Panel B
text

# Druhá stránka

Row {data-height=400}
-----------------------------------------------------------------------

### Panel C
text


Row {data-height=600}
-----------------------------------------------------------------------

### Panel D
text

V úvodu jednotlivých skriptů nalezneme kromě příkazu orientation: columns (popřípadě rows) též i příkaz vertical_layout: fill. Co se stane, když tento příkaz zaměníme za vertical_layout: scroll? Jednotlivé panely přestanou být vůči obrazovce fixní, čímž pádem vznikne na pravé straně posunovací lišta. To ale není úplně výhodné, a je lépe tak ponechat původní nastavení na vertical_layout: fill. V případě, že totiž text či příkazy v určitém panelu přesáhnou jeho délku, automaticky se vytvoří posunovací lišta v daném panelu, místo toho abychom museli pohybovat se všemi panely zároveň. Vyzkoušejte si však sami rozdíl v následujících dvou skriptech.

---
title: "Untitled"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: rows
    vertical_layout: fill
---

# {.sidebar}
text
      
# První stránka

Row {data-height=400}
-----------------------------------------------------------------------

### Panel A
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetuer adipiscing elit. Nullam lectus justo, vulputate eget mollis sed, tempor sed magna. Cum sociis natoque penatibus et magnis dis parturient montes, nascetur ridiculus mus. Nunc tincidunt ante vitae massa. Fusce nibh. Morbi scelerisque luctus velit. Pellentesque habitant morbi tristique senectus et netus et malesuada fames ac turpis egestas. Duis viverra diam non justo. Sed vel lectus. Donec odio tempus molestie, porttitor ut, iaculis quis, sem. Etiam dictum tincidunt diam. Praesent vitae arcu tempor neque lacinia pretium. Vivamus porttitor turpis ac leo. Integer rutrum, orci vestibulum ullamcorper ultricies, lacus quam ultricies odio, vitae placerat pede sem sit amet enim. Donec quis nibh at felis congue commodo.

Maecenas sollicitudin. Pellentesque pretium lectus id turpis. Suspendisse nisl. Morbi imperdiet, mauris ac auctor dictum, nisl ligula egestas nulla, et sollicitudin sem purus in lacus. Sed elit dui, pellentesque a, faucibus vel, interdum nec, diam. Nulla non arcu lacinia neque faucibus fringilla. Curabitur sagittis hendrerit ante. Lorem ipsum dolor sit amet, consectetuer adipiscing elit. Aliquam erat volutpat. In laoreet, magna id viverra tincidunt, sem odio bibendum justo, vel imperdiet sapien wisi sed libero. Nullam at arcu a est sollicitudin euismod. Temporibus autem quibusdam et aut officiis debitis aut rerum necessitatibus saepe eveniet ut et voluptates repudiandae sint et molestiae non recusandae. Mauris dictum facilisis augue. Nunc dapibus tortor vel mi dapibus sollicitudin. Proin pede metus, vulputate nec, fermentum fringilla, vehicula vitae, justo. Pellentesque habitant morbi tristique senectus et netus et malesuada fames ac turpis egestas. Maecenas libero. Donec iaculis gravida nulla. 

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetuer adipiscing elit. Nullam lectus justo, vulputate eget mollis sed, tempor sed magna. Cum sociis natoque penatibus et magnis dis parturient montes, nascetur ridiculus mus. Nunc tincidunt ante vitae massa. Fusce nibh. Morbi scelerisque luctus velit. Pellentesque habitant morbi tristique senectus et netus et malesuada fames ac turpis egestas. Duis viverra diam non justo. Sed vel lectus. Donec odio tempus molestie, porttitor ut, iaculis quis, sem. Etiam dictum tincidunt diam. Praesent vitae arcu tempor neque lacinia pretium. Vivamus porttitor turpis ac leo. Integer rutrum, orci vestibulum ullamcorper ultricies, lacus quam ultricies odio, vitae placerat pede sem sit amet enim. Donec quis nibh at felis congue commodo.

Maecenas sollicitudin. Pellentesque pretium lectus id turpis. Suspendisse nisl. Morbi imperdiet, mauris ac auctor dictum, nisl ligula egestas nulla, et sollicitudin sem purus in lacus. Sed elit dui, pellentesque a, faucibus vel, interdum nec, diam. Nulla non arcu lacinia neque faucibus fringilla. Curabitur sagittis hendrerit ante. Lorem ipsum dolor sit amet, consectetuer adipiscing elit. Aliquam erat volutpat. In laoreet, magna id viverra tincidunt, sem odio bibendum justo, vel imperdiet sapien wisi sed libero. Nullam at arcu a est sollicitudin euismod. Temporibus autem quibusdam et aut officiis debitis aut rerum necessitatibus saepe eveniet ut et voluptates repudiandae sint et molestiae non recusandae. Mauris dictum facilisis augue. Nunc dapibus tortor vel mi dapibus sollicitudin. Proin pede metus, vulputate nec, fermentum fringilla, vehicula vitae, justo. Pellentesque habitant morbi tristique senectus et netus et malesuada fames ac turpis egestas. Maecenas libero. Donec iaculis gravida nulla. 


Row {data-height=600}
-----------------------------------------------------------------------

### Panel B
text

---
title: "Untitled"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: rows
    vertical_layout: scroll
---

# {.sidebar}
text
      
# První stránka

Row {data-height=400}
-----------------------------------------------------------------------

### Panel A
 Lorem ipsum dolor sit amet, consectetuer adipiscing elit. Nullam lectus justo, vulputate eget mollis sed, tempor sed magna. Cum sociis natoque penatibus et magnis dis parturient montes, nascetur ridiculus mus. Nunc tincidunt ante vitae massa. Fusce nibh. Morbi scelerisque luctus velit. Pellentesque habitant morbi tristique senectus et netus et malesuada fames ac turpis egestas. Duis viverra diam non justo. Sed vel lectus. Donec odio tempus molestie, porttitor ut, iaculis quis, sem. Etiam dictum tincidunt diam. Praesent vitae arcu tempor neque lacinia pretium. Vivamus porttitor turpis ac leo. Integer rutrum, orci vestibulum ullamcorper ultricies, lacus quam ultricies odio, vitae placerat pede sem sit amet enim. Donec quis nibh at felis congue commodo.

Maecenas sollicitudin. Pellentesque pretium lectus id turpis. Suspendisse nisl. Morbi imperdiet, mauris ac auctor dictum, nisl ligula egestas nulla, et sollicitudin sem purus in lacus. Sed elit dui, pellentesque a, faucibus vel, interdum nec, diam. Nulla non arcu lacinia neque faucibus fringilla. Curabitur sagittis hendrerit ante. Lorem ipsum dolor sit amet, consectetuer adipiscing elit. Aliquam erat volutpat. In laoreet, magna id viverra tincidunt, sem odio bibendum justo, vel imperdiet sapien wisi sed libero. Nullam at arcu a est sollicitudin euismod. Temporibus autem quibusdam et aut officiis debitis aut rerum necessitatibus saepe eveniet ut et voluptates repudiandae sint et molestiae non recusandae. Mauris dictum facilisis augue. Nunc dapibus tortor vel mi dapibus sollicitudin. Proin pede metus, vulputate nec, fermentum fringilla, vehicula vitae, justo. Pellentesque habitant morbi tristique senectus et netus et malesuada fames ac turpis egestas. Maecenas libero. Donec iaculis gravida nulla. 


Row {data-height=600}
-----------------------------------------------------------------------

### Panel B
text

Prozatím jsme se zabývali pouze základním rozložením dokumentu ve flexdashboardu a nijak jsme se nesnažili takový dokument formátovat a jinak upravovat. Na to přichází čas právě nyní. Na úvod se podívejme na následující dvě webové stránky, které si zkusíme vytvořit. Stránky jsou po obsahové stránce naprosto totožné, liší se pouze svou grafickou úpravou. Mnozí z vás tak jistě v tuto chvíli tuší, že bude řeč o CSS kódech. Na závěr nicméně ještě doplním, že celé skripty níže uvedených webových stránek naleznete po jejich otevření v jejich pravém horním rohu po zakliknutí tlačítka </>Source Code nebo zde. Pokud si budete chtít tyto skripty spustit na svém počítači, budete též potřebovat i následující soubor, který obsahuje obrázky a tabulky, jež jsou pro spuštění skriptů nezbytné.

Máte již oba weby otevřeny? Pokud ano, můžeme si nyní podrobně prozkoumat jejich kód. Začněme tím jednodušším (light). Zde se prakticky jedná o nijak neupravenou základní verzi šablony cerulean, jež je doplněna pouze o několik málo CSS příkazů. Podívejme se na ně.

---
title: "Osadníci z Katanu"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    vertical_layout: fill
    source_code: embed
    theme: cerulean
    Color: "black"
---

<style>

.navbar-brand {
   font-size: 0px;
}

.chart-title {  
   font-size: 20px;
   text-align: center;
}  

body {
   background-color:#F5F5F5;
   color: #000000;
   font-size: 13px;
   text-align: justify;
}

#footer {
   bottom: 10px;
   left: 50px;
   position: absolute;
}

</style> 

První příkaz .navbar-brand definuje vlastnosti nadpisu Osadníci z Katanu v modré liště na vrcholu webové stránky. Vzhledem k tomu, že tento název webu nechceme v této liště zobrazovat, uvádíme zde velikost písma 0px (font-size: 0px). Důvod je takový, že logo Osadníků máme zobrazeno v postranním panelu. Stejného výsledku bychom mohli dosáhnout též i parametrem display: none.

Druhý a třetí CSS příkaz definují vlastnosti jednotlivých nadpisů panelů (.chart-title), respektive těla textu (body). Poslední příkaz #footer upravuje usazení patičky webu, která je zobrazena v postranním panelu. Tento příkaz však sám o sobě nestačí, jelikož musí být doplněn o HTML kód <div id="footer">© 2020 **RLANDIO** S.R.O.</div>. Ostatně podívejme se na celé znění skriptu pro sidebar.

# {.sidebar}

<p align="center">[![](C:\Users\jsoln\OneDrive\Desktop\RLANDIO\8.kapitola\logo_vector.png)]()</p align="center">

<p align="center">**Osadníci z Katanu**</p align="center">

Osadníci z Katanu jsou legendou ve světě deskových her, která si získala přízeň milionů hráčů po celém světě. A čím tato hra jednoznačně předčí jiné deskové hry? Především variabilitou herního plánu. Každá partie je jedinečná. Spolu s protihráči osidlujete ostrov Katan.

Vítězem se stává hráč, který vybuduje nejmocnější osídlení. Získávejte potřebné suroviny, obchodujte s nimi a díky nim dále budujte cesty, vesnice, města… Staňte se pánem Katanu!

<div id="footer">© 2020 **RLANDIO** S.R.O.</div> 

Jeho úvod začínáme příkazem definujícím cestu k logu na našem počítači. Na tomto místě je nutné upozornit, že pokud chcete vložit do dokumentu logo s prázdným pozadím (tj. ne bílým), je nutné využít formát png a nikoliv jpg.

Další řádek skriptu upravuje název nadpisu Osadníci z Katanu pomocí HTML příkazu (zarovnání na střed). Tučné písmo je dále vytvořeno za pomocí dvou hvězdiček zleva i zprava. Poté následuje obyčejný text, jenž bychom mohli upravit pomocí CSS kódu (viz níže, příkaz .section.sidebar). V závěru postranního panelu nalézáme naši patičku webu.

Zbytek webové stránky Osadníci (light) již neskýtá žádná velká překvapení. Nalezneme v něm jak běžný text, tak i jeden graf v ggplot2 a dvě zobrazené databáze pomocí funkce datatable(), se kterou jsme se seznámili v minulé lekci. Jedinou neznámou jsou pro nás v tuto chvíli již jen mapy, jimž ale budeme věnovat celou následující lekci. Pojďme se proto přesunout k další části našeho povídání, která se bude zabývat plnou verzí webu o Osadnících, která nám již nabídne mnohem četnější zastoupení CSS kódů.

Přehled těchto kódů můžeme vidět v následujícím skriptu, ve kterém je v úvodu každého příkazu uveden stručný popis jeho funkce. Popisky jsou uvedeny vždy v takovémto ohraničení /* text */, které se používá pro poznámky v CSS stylu. Jedná se tedy o ekvivalent mřížky v jazyce R.

---
title: "Osadníci z Katanu"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    vertical_layout: fill
    source_code: embed
    theme: cerulean
    Color: "black"
---

<style> 

/* navigační lišta webu */
.navbar {
      background: linear-gradient(90deg, 
                                  rgba(152,39,23,1) 0%, 
                                  rgba(71,0,0,1) 50%, 
                                  rgba(152,39,23,1) 100%);
      border-color: transparent;
      font-family: Helvetica;
      font-size: 14px;
      text-transform: uppercase;
      font-weight: bold;
}


/* zvýraznění listu stránky na navigační liště */
.navbar-nav > .active > a {
      background: linear-gradient(90deg, 
                                  rgba(246,228,24,1) 0%, 
                                  rgba(244,186,18,1) 50%);
      color: #ffffff !important;
} 

/* zvýraznění listu stránky při najetí myší */
.navbar-nav li a:hover {
      background-color:  #982717 !important;
      background-image: none !important;
      color: #ffffff !important;
}
    
/* název webu na navigační liště */
.navbar-brand {
      font-size: 0px;
}

/* úprava grafiky jednotlivých názvů panelů */
.chart-title {
      background: linear-gradient(90deg, rgba(152,39,23,1) 0%, rgba(71,0,0,1) 75%);
      border-color: transparent;
      border-top-right-radius: 5px;
      border-top-left-radius: 5px;
      color: #ffffff;
      font-family: 'Open Sans', sans-serif;
      font-weight: bold;
      font-size: 18px;
      text-transform: uppercase;
      text-align: center;
      margin-top: -1px;
      margin-right: -0.5px;
      margin-left: -0.5px;
} 

/* úprava postranního panelu */
.section.sidebar {
      background-color: transparent;
      border-color: transparent;
      color: #ffffff;
      font-size: 13px;
      font-family: Arial, "Helvetica Neue", Helvetica, sans-serif;
}

/* Úprava těla textu. */
/* Pozadí se načte pomocí odkazu z webu: */
/* background-image: url('https://www.rlandio.cz/catan.jpg'). */
/* Alternativně lze vložit soubor catan.jpg do složky, */
/* ve které bude uveden váš dokument flexdashboard: */
/* background-image: url('catan.jpg') */
  
body {
      background-image: url('https://www.rlandio.cz/catan.jpg');
      background-repeat: no-repeat;
      background-size: 100% 100%;
      background-attachment: fixed;
      color: #000000;
      font-size: 16px;
      font-family: Arial;
      text-align: justify;
      line-height: 150%;
}

/* úprava názvů zvýrazněných měst na mapě: Karáčí, Katan */
h6 {
      background-color: #962616;
      color: #ffffff;
      font-size: 16px;
      font-family: 'Open Sans', sans-serif;
      font-weight: bold;
      text-transform: uppercase;
      text-align: center;
      line-height: 300%;
      margin-right: -20px;
      margin-left: -20px;
      margin-top: -14px;
      margin-bottom: -14px;
      border-radius: 4px;
}

/* úprava textu na mapě: Závod o nadvládu... */
h7 {
      font-size: 13px;
      font-family: Arial, "Helvetica Neue", Helvetica, sans-serif;
      text-align: justify;
      line-height: 150%;
}

/* úprava stylu nadpisu, viz HTML příkaz > */
blockquote {
      background: rgb(28,25,73);
      background: linear-gradient(90deg, rgba(152,39,23,1) 0%, rgba(71,0,0,1) 75%); 
      border-left: 10px solid #F4BB18;
      border-radius: 5px;
      color: #ffffff;
      font-size: 16px;
      font-family: 'Open Sans', sans-serif;
      font-weight: bold;
      text-transform: uppercase;
}

/* vytvořený styl pro úpravu panelu Flexdashboard */
/* použití ve skriptu: "### Závěr {.background}" */
/* podívejte se, co se stane při odstranění tohoto CSS kódu */
/* název background byl zvolen námi, tj. není to předdefinovaný styl */
.background {
      border-top-right-radius: 42px;
      border-top-left-radius: 42px;
      border-bottom-left-radius: 5px;
      border-bottom-right-radius: 5px;
      border-color: transparent;
}

/* Další styl pro úpravu panelu Flexdashboard je */
/* určený pro odstranění bílého pozadí u úvodní mapy. */
/* Název nobackground byl zvolen námi, tj. není to předdefinovaný styl. */
.nobackground {
      background-color: transparent;
      border-color: transparent;
}

/* zaoblené rohy u map */
/* projeví se až ve webovém prohlížeči */  
.leaflet-container{
      border-radius: 5px;
      border-color: transparent;
}
    
/* úprava patičky webu, napojeno na HTML kód */
/* viz: <div id="footer">© 2020 **RLANDIO** S.R.O.</div> */
#footer {
      bottom: 10px;
      left: 50px;
      position: absolute;
}

</style> 

Výčet výše uvedených CSS příkazů byl sice vcelku obsáhlý, nikoliv však vyčerpávající, jelikož takovýchto příkazů lze vymyslet nespočet. Naším cílem však nebylo ukázat si všechny, nýbrž pouze ty, které z 90 % pokryjí naši běžnou práci ve flexdashboardu.

Na úplný závěr vás ještě seznámím s následující webovou stránku, na které naleznete mnoho užitečných informací a praktických příkladů na téma flexdashboard. Pro inspiraci se můžete podívat i na tento web, který byl též vytvořen ve flexdashboardu. Vyznačuje se zejména tím, že k němu nepotřebujete velké množství CSS kódů navzdory tomu, že po vizuální stránce vypadá vcelku atraktivně (jednalo se o mou vůbec první práci ve flexdashboardu, proto trocha samochvály neuškodí).

Katan: Mapy

Příklady: řešení

Příklad 1

Seznamme se s databází příjmové nerovnosti s názvem SWIID, která sleduje tento fenomén v jednotlivých letech a státech. Příjmová nerovnost se měří pomocí tzv. Giniho koeficientu, jenž nabývá hodnot od nuly do jedné (kde 0 značí absolutní rovnost - všichni vlastní stejně a 1 absolutní nerovnost - jeden člověk vlastní vše).

Databáze SWIID (Standardized World Income Inequality Database) však bohužel není připravena k okamžité analýze v R. Vaším úkolem bude tento stav napravit. Problémů, které v této databázi naleznete, je hned několik. Podívejte se proto nejdříve na následující srovnání, ve kterém je zobrazen stav databáze SWIID před úpravou a po ní.

[1] "Databáze SWIID před úpravou"

           stát    X1960    X1961    X1962   X1963    X1964    X1965   X1966
1 Argentina/ARG       NA 41.80041       NA 39.0604       NA 37.04364      NA
2 Austrália/AUS       NA       NA       NA      NA       NA       NA      NA
3  Brazílie/BRA 52.66877       NA       NA      NA       NA       NA      NA
4     Česko/CZE       NA       NA       NA      NA       NA       NA      NA
5      Čína/CHN       NA       NA       NA      NA 33.45091       NA 33.2549
6   Francie/FRA       NA       NA 47.74627      NA       NA 44.37894      NA
     X1967    X1968    X1969    X1970 X1971    X1972 X1973    X1974    X1975
1       NA       NA 38.95889 38.10384    NA 36.05853    NA 35.39355 37.11580
2 36.25021 33.85791 33.87639       NA    NA       NA    NA 26.30128 26.33115
3       NA       NA       NA 61.30824    NA 59.32559    NA 57.39557       NA
4       NA       NA       NA       NA    NA       NA    NA       NA       NA
5       NA 33.20655       NA 32.04324    NA 30.37801    NA 29.39642 29.38409
6       NA       NA       NA 38.84016    NA       NA    NA       NA 38.16927
     X1976    X1977    X1978    X1979    X1980    X1981    X1982    X1983
1 37.74499 39.67693 40.38312 41.35581 41.29813 41.57261 41.03650 41.05791
2 30.31063       NA 36.45850 38.72283       NA 40.39906 40.40291       NA
3 57.74171 58.42889 58.32761 57.87544 57.74696 56.40684 56.09977 54.69749
4       NA       NA       NA       NA       NA       NA       NA       NA
5       NA       NA 30.37652       NA 28.09945 28.24870 27.34364 28.34284
6       NA       NA 44.57213 40.72528       NA 38.30599       NA       NA
     X1984    X1985    X1986    X1987    X1988    X1989    X1990    X1991
1       NA 41.89406 43.19238 44.18623 44.88565 45.77275 45.37630 45.58052
2 39.22350 43.59878 37.65995 39.30281 40.94567 43.65728 43.90465 44.96748
3 54.80440 54.73321 55.50804 56.63937 57.48311 58.41867 57.13552 56.19336
4       NA       NA       NA       NA 19.36826 18.14060 19.38747 20.69187
5 28.20516 29.66199 30.71918 32.20819 33.05092 34.02099 35.07266 36.48153
6 49.45510       NA       NA       NA       NA 48.20770 46.48522 46.97740
     X1992    X1993    X1994    X1995    X1996    X1997    X1998    X1999
1 45.05843 45.25609 45.29198 45.66252 46.58971 46.47455 46.95474 46.07212
2 46.03031 47.09314 47.25955 47.64315 47.24905 46.98790 47.98190 48.51863
3 55.25120 55.52493 55.58085 55.63677 55.84662 55.90998 56.36589 56.87787
4 20.53328 21.98852 23.95391 24.89145 25.54135 25.42526 24.95247 24.68243
5 37.84259 39.31081 39.88176 40.06892 39.28979 39.11243 39.41593 40.35724
6 47.46958 47.96175 48.45393 48.82348 48.81290 48.82953 48.50041 48.33184
     X2000    X2001    X2002    X2003    X2004    X2005    X2006    X2007
1 46.53214 46.54725 47.44830 47.87996 47.74299 46.77821 45.68680 44.68936
2 49.05537 49.13916 48.38914 47.83747 47.02400 46.44559 46.43360 46.95037
3 57.34578 57.81370 57.64383 57.42698 56.84625 56.34418 55.71101 55.36890
4 24.65320 25.02513 25.46709 26.03196 26.69590 26.14806 25.70771 25.20784
5 43.02567 46.21996 51.02051 49.90259 50.17155 49.91870 50.75694 51.15896
6 48.20450 47.78472 47.44081 47.39828 47.50329 47.74247 48.10490 48.52268
     X2008    X2009    X2010    X2011    X2012    X2013    X2014
1 44.28418 44.17646 44.01091 43.49996 42.97464 42.24611       NA
2 47.46715 47.65853 47.84990 47.41868 46.98746 47.09281 47.19816
3 54.89586 54.32737 54.31177 54.29618 54.18241 53.89089 54.81591
4 25.30927 25.41265 25.65001 25.02382 24.57348 24.49374       NA
5 51.73095 51.71501 51.35084 50.72118 50.34290 50.06681       NA
6 48.70285 48.65703 49.02403 46.80810 45.17428 45.38492       NA

[1] "Databáze SWIID po úpravě"

       stát Kód_země  Rok     Gini
1  Brazílie      BRA 1960 52.66877
2     Indie      IND 1960 44.71951
3   Německo      DEU 1960 49.71908
4       USA      USA 1960 44.81460
5 Argentina      ARG 1961 41.80041
6     Indie      IND 1961 44.20661

print("Databáze SWIID před úpravou")
head(SWIID)

# úprava dat
SWIID <- gather(SWIID, Rok, Gini, 2:56) %>%
SWIID <- separate(Stát,c("Stát","Kód_země"), sep="/")
SWIID$Rok <- sub(".", "", SWIID$Rok)
# Výše uvedený příkaz byl použit proto, aby odstranil
# písmeno X na začátku každého letopočtu.
# A kde se vlastně X na začátku všech roků vzala?
# Po nahrání databáze SWIID stály letopočty v prvním řádku
# databáze, proto se z nich staly názvy proměnných. Proměnná se 
# však nemůže jmenovat pouze číslem, proto R ke všem letopočtům
# automaticky přidal X.
SWIID <- SWIID[complete.cases(SWIID), ]

rownames(SWIID) <- 1:nrow(SWIID)
# Na závěr ještě musíme upravit číslování řádků, které před tím 
# převzalo hodnoty z původní databáze SWIID.

print("Databáze SWIID po úpravě")
head(SWIID)

Příklad 2

Otestujte v databázi LungCapData na hladině významnosti 5 % hypotézu, že nekuřáci mají větší kapacitu plic nežli kuřáci.

t.test(LungCapData$LungCap ~ LungCapData$Smoke, alternative = "less", 
       mu = 0, conf.level = 0.95)

library(readxl)
LungCapData <- read_excel("C:/Users/jsoln/OneDrive/Desktop/RLANDIO/LungCapData.xlsx")

t.test(LungCapData$LungCap ~ LungCapData$Smoke, 
       alternative = "less", mu = 0, conf.level = 0.95)

Na hladině významnosti 5 % zamítáme hypotézu o tom, že by kuřáci měli stejnou nebo vyšší kapacitu plic než nekuřáci.

Příklad 3

Otestujte v databázi Investice na hladině významnosti 5 % hypotézu, že investiční strategie č. 1 má výnosnost alespoň 137 $ za měsíc.

t.test(Investice$Strategie1, alternative = "greater", mu = 137)

    One Sample t-test

data:  Investice$Strategie1
t = 1.9894, df = 198, p-value = 0.02402
alternative hypothesis: true mean is greater than 137
95 percent confidence interval:
 137.2918      Inf
sample estimates:
mean of x 
 138.7236 

Na hladině významnosti 5 % zamítáme hypotézu o tom, že by Strategie č. 1 měla výnosnost stejnou nebo menší než 137 $ za měsíc.

Příklad 4

Otestujte v databázi Investice na hladině významnosti 5 % hypotézu, zdali jsou investiční strategie č.1 a č.2 stejně výnosné.

t.test(Investice$Strategie1, Investice$Strategie2, 
  alternative = "two.sided", 
  mu = 0, 
  paired = TRUE)

    Paired t-test

data:  Investice$Strategie1 and Investice$Strategie2
t = 11.35, df = 198, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 6.950548 9.873572
sample estimates:
mean of the differences 
                8.41206 

Na hladině významnosti 5 % zamítáme hypotézu o tom, že by Strategie č.1 a Strategie č.2 byly stejně výnosné.

Příklad 5

Ve skriptu „Osadníci z Katanu“ byl použit HTML příkaz <div class="tocify-extend-page" data-unique="tocify-extend-page" style="height: 0;"></div>. Z jakého důvodu se tomu tak stalo?

Vzhledem k tomu, že používáme v dokumentu R Markdown příkaz TOC (table of content, levý navigační panel s obsahem), vzniká na konci dokumentu prázdná proluka. Tu lze odstranit právě výše uvedeným HTML kódem.

Příklad 6

Představte si, že chcete, aby pozadí vaší webové stránky mělo následující barvu.

Jak nejrychleji zjistíte kód této barvy v hex formátu?

Nejjednodušší je použít tlačítko printscreen a grafický editor Paint.net, respektive jeho funkci kapátka.

Příklad 7

Jaký HTML kód použijete pro tučný text, kurzívu a webový odkaz?

**tučný text**, 
_kurzíva_, 
<a href="https://rstudio.com/wp-content/uploads/2015/03/rmarkdown-reference.pdf" target="_blank">odkaz</a>

Příklad 8

CSS a HTML kódů není nikdy dostatek, proto si vyzkoušejme následující úkol. V předchozí lekci o R Markdownu jsme se v závěru setkali s jedním z modrých boxů, které jsme potkávali po celou dobu naší cesty kolem Světa. Jak ale takový modrý či jinak barevný box vlastně vytvořit? Vaším prvním úkolem se tak stane vytvořit vzorový dokument ve flexdashboardu, který bude zobrazovat modrý box. Přeji hodně štěstí (při řešení tohoto úkolu jistě budete muset využít diskuzních fór na internetu).

---
title: "Untitled"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: columns
    vertical_layout: fill
---

<style>
      
/* Úvodní CSS kód pro demobox */

#demobox {
  border-color: #E7E8EA;
  background-color: #E7E8EA;
  border-left: 3px solid #E7E8EA;
  border-right: 3px solid #E7E8EA;
  border-down: 20px solid #E7E8EA;
  border-up: 10px solid #E7E8EA;
  margin-left: -px;
  border-radius: 5px;
}

/* CSS kód pro nadpis uvnitř demoboxu */
  
h2 {
  background-color: #2B3990;
  color: #ffffff;
  font-size: 16px;
  font-family: 'Open Sans', sans-serif;
  font-weight: bold;
  text-transform: uppercase;
  text-align: center;
  margin-right: -5px;
  margin-left: -4px;
  border-radius: 5px;
  line-height: 200%;
}      
</style>
  
# První stránka

### Panel A

<div id="demobox">
  
<h2>Box: Boxplot</h2>
  
Text červeného boxu uvnitř dokumentu.

</div>